Algorithmes d'apprentissage automatique pour une segmentation efficace des tumeurs cérébrales

Ce livre traite de la mise en oeuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la détection efficace des tumeurs cérébrales. Dans l'introduction, nous discuterons des différentes méthodes de segmentation d'images. Ensuite, nous analyserons différents algorithmes d'apprentissage automatique pour la détection des tumeurs cérébrales. Ensuite, nous avons fait une revue de la littérature sur les méthodes existantes. Dans les chapitres suivants, nous avons discuté de trois méthodes qui sont des extensions des méthodes d'apprentissage automatique existantes, mais qui fournissent une meilleure détection des tumeurs dans le cerveau. Tous les résultats correspondants de chaque méthode sont présentés sous forme de tableaux et discutés.

Autorentext

Le Dr. A. Srinivasa Reddy a terminé son doctorat (CSE) à l'Université technologique Jawaharlal Nehru, Kakinada, Andhra Pradesh, INDIA. Il travaille actuellement comme professeur associé au département CSIT du CVR College of Engineering, Hyderabad. Ses recherches portent sur le traitement des images, l'apprentissage automatique et la conception d'algorithmes.

Klappentext

Ce livre traite de la mise en uvre d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la détection efficace des tumeurs cérébrales. Dans l'introduction, nous discuterons des différentes méthodes de segmentation d'images. Ensuite, nous analyserons différents algorithmes d'apprentissage automatique pour la détection des tumeurs cérébrales. Ensuite, nous avons fait une revue de la littérature sur les méthodes existantes. Dans les chapitres suivants, nous avons discuté de trois méthodes qui sont des extensions des méthodes d'apprentissage automatique existantes, mais qui fournissent une meilleure détection des tumeurs dans le cerveau. Tous les résultats correspondants de chaque méthode sont présentés sous forme de tableaux et discutés.